Чем отличается машинное обучение от нейронной сети?

Машинное обучение и нейронные сети - это два тесно связанных понятия в области искусственного интеллекта.

Машинное обучение - это широкий класс компьютерных алгоритмов, которые позволяют компьютерам изучать и анализировать данные без явного программирования. В процессе машинного обучения компьютерные модели строятся на основе обучающих данных, которые содержат примеры входных данных и соответствующие им выходные значения или метки. компьютер "обучается" на этих данных и настраивает свои параметры, чтобы прогнозировать, классифицировать или делать другие выводы о новых, ранее не виденных данных. Машинное обучение может использовать различные алгоритмы, такие как регрессия, классификация, кластеризация и так далее.

Нейронная сеть - это определенный тип модели машинного обучения, который имитирует работу нервной системы человека. Нейронная сеть состоит из большого количества искусственных нейронов, которые объединены в слои и образуют сеть. Каждый нейрон принимает входной сигнал, обрабатывает его и передает его на следующий слой. Нейроны в нейронной сети обучаются путем настройки весов и смещений при обработке данных. Нейронные сети могут иметь различные архитектуры и сложность в зависимости от задачи, которую они предназначены решать.

Таким образом, машинное обуч